Em novembro de 2018, Hyundai anunciado um investimento em uma startup israelense chamada Allegro.ai, especializada em visão computacional baseada em aprendizagem profunda. Superficialmente, parecia um acordo comercial padrão. A empresa A investe na empresa B. Isso é ótimo para ambos os lados (pelo menos, espero), mas tem muito poucas implicações para o consumidor médio. Essa ligação é um pouco diferente. Embora os proprietários da Hyundai não percebam uma mudança imediata, a parceria promete permitir que o Sul Empresa coreana trará mais tecnologia em seus carros mais rápido do que se tivesse decidido fazer tudo internamente.
A Digital Trends conversou com Nir Bar-Lev, CEO da Allegro.ai, para saber mais.
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Hyundai é enorme, é um dos maiores empresas automobilísticas do mundo, então por que investiria em uma startup como a Allegro.ai em vez de desenvolver a tecnologia por conta própria? Construir um carro é difícil, basta perguntar a qualquer uma das startups que tentaram, lutaram e falharam, mas desenvolver software avançado também é difícil e demorado.
“Não há pessoas suficientes com a experiência e o conhecimento certos para realizar um aprendizado profundo de alto nível. É como tentar construir um carro na idade da pedra. A infraestrutura que as empresas têm à sua disposição é algo semelhante ao que existia há 35-40 anos numa indústria de software tradicional”, explicou Bar-Lev. Ele acrescentou que 99% das empresas não possuem o conhecimento necessário para trabalhar com aprendizagem profunda. “Se você pensar na corrida do ouro, todo mundo precisava de jeans, picaretas e pás, caso contrário não conseguiriam extrair o ouro. É a mesma coisa aqui.”
É aí que entra Allegro.ai. Embora a Hyundai desenvolva a sua própria tecnologia de aprendizagem profunda, os seus investigadores utilizarão as soluções da Allegro.ai para compreender melhor como as peças do puzzle se juntam. “Ao disponibilizar comercialmente essas ferramentas, as empresas podem acessá-las, o que significa que as coisas acontecerão mais rapidamente”, previu Bar-Lev.
Ensinar um carro a dirigir é muito parecido com ensinar um adolescente a dirigir, no sentido de que a experiência é fundamental
A primeira (e mais citada) aplicação de aprendizagem profunda no mundo automotivo é alimentar um carro autônomo. Para que funcione, um carro precisa entender o que está fazendo, o que os outros carros estão fazendo e o tipo de ambiente em que está operando. E, como destacou Bar-Lev, dirigir um carro nos Estados Unidos é uma experiência completamente diferente de dirigir em Abu Dhabi, ou na Cidade da Guatemala, ou centro de Paris.
Ensinar um carro a dirigir é muito parecido com ensinar um adolescente a dirigir, no sentido de que a experiência é fundamental. Para um jovem de 15 anos, a experiência é passar horas ao volante ao lado de um instrutor. Para um carro, é necessário alimentar o software com uma quantidade gigantesca de dados anotados que ensina como são as árvores, caminhões e cruzamentos de ferrovias.
Allegro.ai não lida com dados. As empresas que desejam construir carros autônomos precisam descobrir como reuni-los. Ele simplesmente fornece uma plataforma que permite aos engenheiros anotá-lo e alimentá-lo em um carro de forma mais eficiente e em escala. Num segundo nível, mas mais duradouro, a mesma tecnologia básica pode ser usada para ensinar um carro a reconhecer quem está dentro dele em um determinado momento e o que eles estão fazendo.
“Se um carro está sob demanda, ele precisa saber de alguma forma o que está acontecendo na cabine. É preciso garantir que ninguém esteja sujando a cabine, que ninguém esteja fazendo algo que não deveria estar fazendo”, explicou Bar-Lev. Esse tipo de tecnologia também é usado em sistemas semiautônomos para saber se o motorista está olhando para a estrada à frente, contando corvos nos fios de energia ou dormindo.
Finalmente, a tecnologia de aprendizagem profunda também pode ajudar as montadoras a construir carros melhores. Robôs treinados em controle de qualidade podem identificar até mesmo os menores arranhões na pintura, painéis de carroceria desalinhados ou vazamentos antes que um carro saia da linha de montagem. Os humanos atualmente fazem esse trabalho. IArobôs habilitados para isso podem substituí-los ou complementá-los, dependendo da empresa e do caso de uso da tecnologia de aprendizagem profunda.
“Muitas pessoas não entendem a necessidade de aprendizado profundo ou por que estamos falando sobre isso. Para crédito dos [investidores da Allegro] Bosch e Samsung, eles realmente viram para onde o mercado está indo e Acho que a adesão da Hyundai a nós é uma prova do entendimento em toda a indústria”, concluiu Bar-Lev.
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